制造业与新一代信息技术的深度融合正在加速制造业的智能化变革。在此背景下，工业软件研发、高端装备制造等“卡脖子”技术环节亟需突破，构建自主可控的工业互联网技术体系，成为支撑智能制造全流程优化的关键。《面向智能制造的自主可控工业互联网发展研究》一文由湖南大学电气与信息工程学院、机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心的研究者完成，发表于《中国工程科学》，梳理了智能制造与工业互联网的发展现状与技术体系，并给出示范应用与发展研判。
技术体系的三层构成
文章从三个方面呈现了面向智能制造的自主可控工业互联网技术体系全貌。
- 工业互联网技术要素：构成工业互联网自身能力的基础技术；
- 基于工业互联网的智能制造技术要素：包括分布式模块化技术、大模型与机器人制造技术、“云边端”协同技术；
- 自主可控的工业互联网软硬件系统：涵盖工业互联网硬件系统与软件系统。
其中，“云边端”协同强调算力与数据在云端、边缘与终端设备之间的分层部署与协同调度，是兼顾实时控制与大规模数据分析的重要架构方式；分布式模块化技术则为产线柔性重构和功能解耦提供支撑。硬件系统与软件系统共同构成技术体系的底座，决定了上层智能制造应用的可实现边界。
文章同时梳理了智能制造与工业互联网各自的发展现状，指出在制造业与新一代信息技术深度融合、加速智能化变革的进程中，工业互联网既是数据与算力的承载者，也是制造资源组织方式的变革者，两者需要在技术体系层面协同设计，而非各自独立演进。
示范应用：机器人化制造与协同控制
在示范应用层面，文章系统总结了四类面向智能制造的自主可控工业互联网技术应用。
- 自主可控的机器人化智能制造，涉及协作机器人、复合机器人、特种机器人与人形机器人；
- 基于自主可控工业互联网的工业检测与感知；
- 面向智能制造的网络化多机协同控制；
- 面向智能制造的多机协同调度规划。
从工业检测与感知，到网络化多机协同控制，再到多机协同调度规划，工业互联网承担的是“连接”与“协同”的角色：把单台设备、单道工序的能力组织为可感知、可调度、可协同的制造系统能力，从而支撑智能制造的全流程优化。这一路径也意味着，工业互联网的自主可控不仅取决于网络设备本身，还取决于机器人本体、操作系统、工业软件与算法模型的配套能力。
挑战与技术方向
文章进一步研判了面向智能制造的自主可控工业互联网的当前挑战和技术方向。在技术路径上，文章提出可积极应用第五代移动通信（5G）、自主可控工业软件、工业互联网“云边端”协同、搭载国产分布式操作系统的机器人，以及自主可控的多机协同制造技术。同时，应加快构建自主可控标准体系，以标准牵引技术、产品与系统之间的互操作与规模化推广。
自主可控并不等同于封闭自研，而是在关键环节掌握可替代、可持续演进的技术与标准能力。
小结
该研究给出的判断是：面向智能制造的工业互联网，需要以软硬件系统的自主可控为底座，以“云边端”协同和机器人化制造为技术抓手，以标准体系为牵引，驱动工业互联网与智能制造的融合发展。文章强调，相较于单点技术的引进，自主可控更强调体系能力：从传感器、控制器、机器人本体，到操作系统、工业软件与协同算法，再到标准与接口规范，需要在同一技术体系内协同推进，才能为我国制造业的稳健升级和高质量发展开辟新途径。
参考来源
本文根据 面向智能制造的自主可控工业互联网发展研究 等公开资料整理，版权归原作者与原媒体所有。